通过状态阻塞塑造零样本协调
机器学习
2026-05-13 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
零样本协调（Zero-shot Coordination, ZSC）旨在使智能体能够与独立训练的合作伙伴协作，而无需事先进行交互，这是实际多智能体系统和人类-AI协作的关键要求。现有方法主要侧重于在训练期间增加合作伙伴的多样性，但这些策略往往难以实现对未见合作伙伴的可靠泛化。我们引入状态阻塞协调（State-Blocked Coordination, SBC），这是一种简单而有效的框架，通过诱导多样化的交互情景来提高ZSC性能，而无需直接修改环境。具体而言，SBC通过状态阻塞生成一系列虚拟环境，使智能体能够经历广泛的亚最优合作伙伴政策。在多个基准测试中，SBC在零样本协调方面表现出优异的性能，包括对人类合作伙伴的强泛化能力。
引用
@article{arxiv.2605.11688,
title = {Shaping Zero-Shot Coordination via State Blocking},
author = {Mingu Kang and Sunwoo Lee and Yonghyeon Jo and Seungyul Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.11688},
year = {2026}
}
备注
9 technical page followed by references and appendix